Comme nous l'avons évoqué la semaine dernière, l'IA a tendance à abuser de certains mots et expressions. Vous en connaissez sans doute quelques-uns d'emblée : de « a testament to » à « delve ». La présence fréquente de ces expressions peut être un indicateur fiable que le texte que vous avez sous les yeux a été généré par l'IA, mais elles sont bien trop nombreuses pour qu'une seule personne puisse toutes les repérer.
Pour résoudre ce problème, nous avons récemment mis en place un outil appelé « Expressions IA », qui met spécifiquement en évidence ces expressions. Dans le cadre du développement de cet outil, nous avons constitué un vaste ensemble de données regroupant les expressions les plus couramment utilisées en matière d'IA. Dans cet article, nous vous présenterons certaines des expressions les plus courantes qui figurent dans notre ensemble de données et nous vous expliquerons comment vous pouvez les utiliser pour affiner votre intuition concernant les textes générés par l'IA.
Commençons par le plus évident : il arrive parfois qu’une IA vous dise carrément qu’elle est une IA ! Cela se produit souvent à la suite d’un refus. Lorsqu’un utilisateur demande à une IA de faire quelque chose qu’elle a reçu l’ordre de ne pas faire, elle doit lui indiquer qu’elle ne peut pas accéder à sa demande, et dans ce contexte, le modèle reconnaîtra souvent qu’il s’agit d’une IA. De nombreux refus d'IA commencent par la phrase « En tant que modèle linguistique d'IA… ». Il s'ensuit que ce type de phrase serait assez courant dans les textes générés par l'IA et extrêmement rare dans les textes humains. Les chiffres le confirment ! Bon nombre de nos expressions d'IA les plus courantes sont autoréférentielles.
| Phrase | Plus fréquent |
|---|---|
| En tant que modèle linguistique basé sur l'IA, | 294,000x |
| Je n'ai pas de | 67,000x |
| Malheureusement, je n'ai pas assez | 54,000x |
| modèle linguistique, je ne peux pas | 53,000x |
Les « artefacts IA » font partie des expressions les plus galvaudées dans le domaine de l'IA, mais elles sont en fin de compte assez évidentes et donc peu intéressantes. Passons maintenant à la partie intéressante : les expressions qui sont certes surreprésentées dans les textes sur l'IA, mais qui n'ont rien à voir avec le fait d'« être une IA ». En voici quelques-unes :
| Phrase | Plus fréquent |
|---|---|
| comme un poignant | 49,000x |
| Comme un puissant rappel | 43,000x |
| rappel de la pérennité | 31,000x |
| a dû relever de nombreux défis | 30,000x |
| Nos résultats apportent un éclairage nouveau sur | 22,000x |
| dans l'interaction complexe | 21,000x |
| sert de puissant | 10,000x |
| fournissant des informations précieuses sur | 5,000x |
| sert de témoignage | 4,000x |
| nouveau sens à donner à sa vie | 4,000x |
| même face à l'inimaginable | 3,000x |
| rappel du potentiel | 3,000x |
On comprend aisément pourquoi une IA qui dit « En tant qu'IA... » soit beaucoup plus courante dans les textes générés par l'IA. Mais qu'est-ce qui explique que les phrases apparemment sans rapport de la partie 2 soient plus fréquentes ? Tout d'abord, il existe un phénomène appelé « effondrement de mode », dans lequel les résultats générés par l'IA deviennent trop génériques ou répétitifs en s'appuyant sur des séquences de mots à forte probabilité. L'effondrement de mode...
De plus, une fois l'entraînement terminé, il est courant de recourir au RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, ou apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain). Au cours de ce processus, des annotateurs humains évaluent les textes générés par l'IA en fonction d'un certain nombre de critères, afin d'encourager certaines tendances et d'en décourager d'autres. Tout au long de ce processus, si certaines réponses ou expressions sont susceptibles d'être récompensées par ces annotateurs humains, elles deviendront de plus en plus fréquentes.
Par conséquent, certaines de ces expressions galvaudées peuvent être considérées comme une caractéristique propre à certains modèles, architectures et processus d'entraînement, plutôt que comme de simples traits distinctifs de l'écriture générée par l'IA en soi. Un article rédigé par Jenna Russell, Marzena Karpinska et Mohit Iyyer, de l'université du Maryland, montre que différents modèles ont en réalité des expressions de prédilection différentes :
surutilisé
Cela suggère que différents modèles, entraînés à partir d'ensembles de données et de stratégies d'optimisation variés, peuvent développer leurs propres tendances en matière de répétition de phrases.
Dans le cadre de notre travail, notre équipe a passé un nombre incalculable d'heures à lire et à analyser des textes générés par l'IA. Naturellement, nous avons développé une certaine affinité pour certaines de ces expressions :
Voici les expressions générées par l'IA préférées de notre équipe :
Max (PDG) : « Dans ce monde en constante évolution » (11 000 fois)
Bradley (directeur technique) : « À noter » (3 000 fois)
Lu (ingénieur fondateur) : « nature complexe » (6 000 fois)
Elyas (ingénieur fondateur) : « une mosaïque haute en couleur » (17 000 fois)

Elyas Masrour est ingénieur fondateur chez Pangram. Depuis qu’il a rejoint Pangram en tant que deuxième employé, tout juste sorti de l’université du Maryland, il a mis en place des infrastructures essentielles telles que l’API de service des modèles, les contrôles d’accès basés sur les rôles et les pipelines de données justificatives. Elyas travaille également en étroite collaboration avec l’équipe de recherche sur des projets tels que la robustesse face aux attaques adversaires, l’interprétabilité des modèles et la détection de contenus mixtes hétérogènes. En dehors du travail, Elyas apprécie toute la diversité de la créativité et de l'expression humaines, notamment le cinéma, la lecture et la découverte de la ville.






